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移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將互聯(lián)網(wǎng)帶入了人們的日常生活，而移動應(yīng)用軟件是最關(guān)鍵的載體。移動應(yīng)用以其特有的優(yōu)質(zhì)性能、可靠性和安全性、低廉的成本以及良好的可擴展性，成為未來軟件行業(yè)的主流趨勢。同時，移動應(yīng)用軟件開發(fā)周期相對較短、門檻較低，應(yīng)用數(shù)量發(fā)展迅猛，使得同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重。如何保證移動應(yīng)用的質(zhì)量成為一個非常值得研究的問題，具有巨大的市場價值，同時也影響到人民大眾的日常生活，關(guān)系到國計民生。隨著自動化測試的巨大發(fā)展，移動應(yīng)用自動化測試取得了很大進展，但是自動化測試

在新興工業(yè)化浪潮下，傳統(tǒng)典藏管理的智能化卻相對滯后。讀者找書難的問題始終無法得以有效解決。目前，館藏圖書統(tǒng)一根據(jù)中圖法進行索書號編目、建冊。然而，粗粒度的索書號使得讀者難以確認(rèn)一本圖書的準(zhǔn)確位置。通常情況下，讀者需要反復(fù)比對索書號與書架上的圖書，逐步縮小查找范圍，最終找尋圖書。這種方式需要耗費大量的時間，尤其當(dāng)圖書存在錯架（圖書沒有根據(jù)中圖法規(guī)則放置在本該放置的位置）情況。因此，如何結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)感知與智能機器人技術(shù)，實現(xiàn)典藏環(huán)境下圖書查找的智能化意義重

SmarT是一個基于群體智能的協(xié)作式測試報告分析與融合平臺，包括智能化測試任務(wù)分解、測試任務(wù)推薦、協(xié)作式測試報告生成、測試報告分析與融合等子系統(tǒng)。SmarT在具備面向大規(guī)模代碼的分析技術(shù)以及基于分析的問題推薦與決策機制，能夠優(yōu)化參與者群體的質(zhì)量評估任務(wù)分配，利用大規(guī)模群體具有的多樣性實現(xiàn)對軟件海量執(zhí)行路徑的有效覆蓋，提高軟件測試的效率和質(zhì)量。SmarT也適用于軟件運行階段的質(zhì)量保障，基于互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)對運行階段軟件故障的快速提交和提交報告的有效分類與融合

電聲產(chǎn)品的計算機輔助測量(CAT)是近年來國際音頻界的技術(shù)熱點。中國是電聲大國，有眾多的電聲企業(yè)，電聲產(chǎn)品的一致性檢測和壽命試驗是企業(yè)檢驗產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)， 能更迅捷準(zhǔn)確實現(xiàn)智能化電聲測量的虛擬儀器有著廣闊的應(yīng)用前景。 南京大學(xué)音頻聲學(xué)研究室對智能化電聲測量課題進行了研發(fā)，已獲得了一項國家專利，申請了三項國家發(fā)明專利；已開發(fā)出兩套虛擬測控電聲測量儀器，適用于電聲器件生產(chǎn)企業(yè)。

本成果以水下信息智能感知為研究背景，運用仿生視覺和先進的圖像處理技術(shù)對水下復(fù)雜環(huán)境中拍攝的圖像進行圖像自適應(yīng)去噪增強預(yù)處理，再進一步實現(xiàn)目標(biāo)的精確分割和探測。這是提高水下成像的清晰度和對比度，實現(xiàn)精確的水下目標(biāo)定位和識別的一種有效地解決方案，對水下目標(biāo)探測與定位、海上資源勘探與管道敷設(shè)、堤壩安全檢測與修復(fù)、水庫清淤與航道疏浚等國防民生領(lǐng)域的應(yīng)用具有重要的意義。該項目技術(shù)水平國內(nèi)領(lǐng)先。 隨著我國海洋、江河湖泊開發(fā)和利用的日益深入，以及領(lǐng)海主權(quán)防衛(wèi)的軍事需求日趨迫切，實現(xiàn)高分辨力水下目標(biāo)

本發(fā)明屬于空調(diào)外機拆卸設(shè)備領(lǐng)域，并公開了智能拔除膠塞裝 置，包括機架、橫梁、第二水平導(dǎo)軌、第一水平導(dǎo)軌、移動架、位置 調(diào)節(jié)氣缸、伺服電機、滾珠絲杠機構(gòu)和拔膠塞機構(gòu)，第一水平導(dǎo)軌安 裝在機架上;所述橫梁滑動安裝在所述第一水平導(dǎo)軌上;所述第二水 平導(dǎo)軌安裝在所述橫梁上;移動架滑動安裝在所述第二水平導(dǎo)軌上; 所述位置調(diào)節(jié)氣缸安裝在所述機架上;所述伺服電機安裝在所述機架 上;所述拔膠塞機構(gòu)安裝在所述移動架上，其包括壓縮機壓緊裝置、 膠塞提升裝置和膠塞拔除裝置。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)空調(diào)外機生產(chǎn)過程中 壓縮機頂部膠塞

本成果提出一種靈活智能燃煤發(fā)電技術(shù)。該成果技術(shù)歷經(jīng)團隊15年科技攻關(guān)，包括了以下成果內(nèi)容： （1）首創(chuàng)了激光拉曼法煤質(zhì)在線檢測技術(shù)，研制了基于煤質(zhì)在線檢測的鍋爐靈活燃料與智能燃燒裝備。 （2）提出了基于煤流識別的燃料自學(xué)習(xí)動態(tài)智能混配模型，發(fā)明了非接觸式煤流自動識別與示蹤技術(shù)，研發(fā)了多煤倉多煤種煤位分層動態(tài)辨識技術(shù)，研制了基于煤流在線監(jiān)測的鍋爐靈活燃料與智能燃燒裝備。 （3）發(fā)明了爐膛、煙道及制粉系統(tǒng)CO濃度網(wǎng)格式多點高精度在線監(jiān)測技術(shù)，研制了基于CO/O?雙參量協(xié)同的鍋爐智能燃燒裝備。 （4）構(gòu)建了基于煤質(zhì)-煤流-CO在線監(jiān)測-飛灰含碳量等關(guān)鍵實時參量的燃煤火力發(fā)電靈活燃料、智能燃料燃燒技術(shù)體系，形成了全套系統(tǒng)與裝備。 圖1 激光拉曼煤質(zhì)在線檢測系統(tǒng)示意圖 圖2 基于煤流在線監(jiān)測的鍋爐智能燃燒示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢】 本項目發(fā)明的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的“基于CO/O?雙參量的智能燃燒控制技術(shù)”、“基于煤質(zhì)-煤流-CO-飛灰含碳量等實時多關(guān)鍵參量鍋爐智能燃燒優(yōu)化技術(shù)”、“激光拉曼煤質(zhì)在線檢測技術(shù)”、“非接觸式煤流自動識別與示蹤技術(shù)”，經(jīng)國際國內(nèi)查新及專家鑒定，均為本項目組獨創(chuàng)技術(shù)，其主要技術(shù)參數(shù)國際領(lǐng)先，填補了鍋爐智能燃料燃燒技術(shù)的空白，具有明顯市場競爭力。

模仿動物的仿生機器人為人類探索生命規(guī)律、解決相關(guān)科學(xué)問題提供了新方法和途徑，在管道檢測、地形偵察、家庭服務(wù)及教育等方面具備廣闊的應(yīng)用前景，已被列為各經(jīng)濟大國國家發(fā)展戰(zhàn)略的重要研究方向之一?，F(xiàn)有仿生機器人研究取得長足進步，但是在微小尺度內(nèi)實現(xiàn)多模態(tài)運動、多傳感器集成等方面存在諸多挑戰(zhàn)。鼠類兼具體型小巧、姿態(tài)多樣、適應(yīng)性強、社交復(fù)雜，為仿生機器人研究提供了很好的創(chuàng)新思路。本課題組以鼠類作為仿生對象，突破了微小型仿生機器人多關(guān)節(jié)靈巧設(shè)計與系統(tǒng)集成關(guān)鍵技術(shù)，研制成功了集成度高、運動協(xié)調(diào)能力強的仿生機器鼠，機器鼠具有以下基本特點： 1）在形態(tài)及尺寸（188×55×75 mm3）上十分接近真實鼠，擁有類似真實鼠的運動特征，具備12個主動自由度，采用腿足結(jié)構(gòu)，基于行走、小跑、雙足跳躍等步態(tài)控制，可以適應(yīng)多種復(fù)雜地形，實現(xiàn)從屈膝到站立、直行、扭轉(zhuǎn)、匍匐前進等多種仿生運動模擬； 2）通過融合多種材料（硅膠、ABS樹脂）及現(xiàn)代加工方法（線切割、激光加工、MEMS）優(yōu)化機構(gòu)設(shè)計，高度集成了控制、驅(qū)動、無線通訊、感知等模塊，實現(xiàn)了系統(tǒng)設(shè)計的高度集成化、小型化、輕量化，所有模塊加在一塊總重量不超過250克； 4）結(jié)合視觸覺傳感系統(tǒng)，研制出了rat-brain控制系統(tǒng)，利用AI技術(shù)可識別當(dāng)下環(huán)境中的物體，感知觸碰物體表面的粗糙度及紋理特征，以及即時定位與地圖重建。利用無線通信技術(shù)，在保證控制實時性的同時，可通過多機器鼠集群控制實現(xiàn)大規(guī)模在線任務(wù)規(guī)劃。

本實用新型公開了一種智能減速帶，包括彈性材料的減速帶空心外殼和填充在外殼內(nèi)的多孔狀結(jié)構(gòu)的材料，多孔狀結(jié)構(gòu)材料的孔隙中充溢有剪切增稠液體。本實用新型通過充溢在多孔材料內(nèi)的剪切增稠液體，能夠根據(jù)駛過車輛的速度大小，自動改變剛度大小，對高速車輛的起到顛簸和警示的作用，而低速車輛則可以無顛簸、舒適地通過，懲罰高速放行低速，實現(xiàn)對駛過車輛車速的人性化智能引導(dǎo)和控制。

一、項目進展 創(chuàng)意計劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時間 學(xué)號 高志豪 計算機學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2017年/2021年 201731064410 林鐘煇 計算機學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064119 陽旭菻 計算機學(xué)院/計算機科學(xué)與技術(shù) 2018年/2022年 201831062525 李沛鍵 計算機學(xué)院/物聯(lián)網(wǎng)工程 2018年/2022年 201831064115 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 陳雁 計算機科學(xué)學(xué)院 副教授 人工智能、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、能源與人工智能交叉領(lǐng)域 劉忠慧 計算機科學(xué)學(xué)院 副教授 機器學(xué)習(xí)、人工智能、形式概念分析 四、項目簡介 美國海相頁巖氣藏的成功勘探開發(fā)，展現(xiàn)了頁巖氣的巨大潛力和發(fā)展空間，同時也極大地促進了頁巖儲層微觀結(jié)構(gòu)表征分析技術(shù)的發(fā)展，通過頁巖巖心薄片觀察底層形態(tài)、確定底層數(shù)據(jù)，是頁巖氣勘探開采中的重要一環(huán)。頁巖儲層的孔隙作為頁巖組分的一個重要部分，其結(jié)構(gòu)特征直接影響著儲層剩余儲量的剩余油的分布，因此，對頁巖薄片孔隙的形狀和類型進行研究是十分必要的。但在目前，頁巖薄片只能靠人工鑒定，這種方法工作量大，效率低，且主觀性強，誤差較大。深度學(xué)習(xí)是近年發(fā)展起來的具有多層次特征抽象歸納與知識發(fā)現(xiàn)能力的機器學(xué)習(xí)算法，目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到了語音識別、計算機視覺、自然語言處理等眾多領(lǐng)域。在地質(zhì)和巖石物理領(lǐng)域也有了初步的應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)方法在地質(zhì)數(shù)據(jù)的特征提取及預(yù)測識別方面有著廣闊的應(yīng)用前景，本項目組將會開發(fā)頁巖薄片智能平臺，通過機器學(xué)習(xí)算法來學(xué)習(xí)專家知識，自動識別孔隙類型，這樣就可以大大提高效率，節(jié)省人力。